ロボット工学向け MATLAB および Simulink

ロボティクスのアイデアやコンセプトを実世界の環境でシームレスに動作する自律型システムに転換

 

Robotics researchers and engineers use MATLAB® and Simulink® to design, simulate, and verify every aspect of autonomous systems, from perception to motion.

  • Model robotic systems down to the finest details such as sensor noise and motor vibration.
  • Simulate robotic systems with accurate kinematics, dynamics, and contact properties.
  • Design and optimize both high-level autonomy and low-level control.
  • Synthesize and analyze sensor data with a maintained library of algorithms.
  • Verify robot design or algorithm gradually, from simulation to hardware-in-the-loop (HIL) test.
  • Deploy algorithms to robots via ROS or directly to microcontrollers, FPGAs, PLCs, and GPUs. 

“Model-Based Design and automatic code generation enable us to cope with the complexity of Agile Justin’s 53 degrees of freedom. Without Model-Based Design it would have been impossible to build the controllers for such a complex robotic system with hard real-time performance.”

Berthold Bäuml, German Aerospace Center (DLR)

Customer Success

ハードウェア プラットフォームの設計

3D 剛体メカニズム (車両プラットフォームやマニピュレーター アームなど) やアクチュエーター ダイナミクス (メカトロニクスや流体システムなど) の設計と解析。 既存の CAD ファイル をダイレクトに使用して作業できます。これは、URDF ファイルを直接 Simulink にインポートするか、SolidWorks や Onshapeなどの CAD ソフトウェアから可能です。摩擦などの制約条件や、電気、油圧、空気圧および他のコンポーネントによる マルチ ドメイン システムのモデル を追加します。運用が開始されたら、設計モデルをデジタルツインとして再利用します。


センサー データの収集

ROS を通じてセンサーへの接続が可能です。カメラ、LiDAR、IMU など特定のセンサーの ROS メッセージ は、解析や可視化のために MATLAB 用データ タイプに変換することが可能です。

大規模なデータセットのインポートやバッチ処理、センサーのキャリブレーション、ノイズ除去、幾何学的変換、セグメンテーションおよびレジストレーションといった一般的なセンサー処理ワークフローの自動化が可能です。


環境の知覚

MATLAB の既成アプリで、オブジェクトの検知および追跡、動き推定、3 次元点群の処理、センサー フュージョンの対話的な実行が可能です。画像分類、回帰、CNN (畳み込みニューラルネットワーク) による特徴量学習には、ディープラーニング を使用します。

アルゴリズムを自動的に C/C++、固定小数点、HDL または CUDA コードに変換します。


プランニングおよび意思決定

自己位置推定および環境地図作成 (SLAM)により、LiDAR センサーデータを使用して環境マップを作成します。

制約的環境におけるナビゲーションは、パスおよび動作プランニング用アルゴリズムの設計により行います。パスプランナーを使用し、どのようなマップ上でも無障害のパスを計算します。

不確実性に直面した際、ロボットによる意思決定が可能なアルゴリズムを設計し、協調的環境で安全に動作を実行します。意思決定に必要な条件とアクションを定義するため、ステート マシンを実装します。


制御システムの設計

アルゴリズムとアプリを使用し、複雑なシステムの振る舞いを時間と周波数のドメインで体系的に解析、設計および可視化することが可能です。

ボード ループ整形や根軌跡法などの対話型手法を使用して、補償器のパラメーターを自動的にチューニングできます。ゲイン スケジュール コントローラーをチューニングし、設定値追従、外乱抑制、安定余裕など複数のチューニング目標を指定できます。

コード生成と要件トレーサビリティにより、システムの検証と適合認定に役立ちます。


h2>他のプラットフォームおよびターゲットとの通信

CAN、EtherCAT、802.11 を含む複数のプロトコルを使用して、組み込みターゲットと通信します。デジタル、RF、その他のワイヤレス技術を使用して、TCP/IP、UDP、I2C、SPI、MODBUS および Bluetooth シリアルプロトコル対応の ハードウェアに接続します。


“With MATLAB and Simulink we can use a single environment for control algorithm development, debugging, data analysis, and more—instead of switching between multiple tools. That integration reduces overall project development time and the chances of introducing errors.”

Dr. John Wen, Rensselaer Polytechnic Institute

ロボティクスの研究者やエンジニアは、MATLAB および Simulink をアルゴリズムの設計やチューニング、現実世界のシステムのモデリング、コードの自動生成などに使用し、そのすべてを単一のソフトウェア環境で行っています。

MATLAB と Simulink を使用すれば、次のことが可能になります。

  • 開発したアルゴリズムでロボットに接続し、制御。
  • ハードウェア非依存のアルゴリズムを開発し、Robot Operating System (ROS) に接続。
  • さまざまなセンサーやアクチュエータに接続し、制御信号の送信や多様なデータの解析が可能。
  • C/C++、VHDL/Verilog、ストラクチャード テキスト、CUDA をはじめとする多数の言語で、マイクロコントローラー、FPGA、PLC、GPUなどの組み込みターゲット用コードを自動生成し、手作業によるコーディングを削減
  • 既成のハードウェア サポート パッケージを使用して Arduino や Raspberry Pi といった低コスト ハードウェアに接続。
  • 共有可能なコードやアプリケーションを作成し、設計のレビューを簡素化
  • レガシーコード使用して既存のロボティクステムと統合